期末数理统计ppt课件.ppt
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1、复习课,第五章 统计量及其分布,5.1 总体与样本5.2 样本数据的整理与显示5.3 统计量及其分布5.4 三大抽样分布5.5 充分统计量,样本均值的分布,样本方差的分布,n取不同值时 的分布,证明:,所以,例2,解,例3,解,例4 设x1,x2,xn是取自总体U(0,)的样本,即总体的密度函数为,于是样本的联合密度函数为,取T=x(n),并令 g(t;)=(1/)nIt,h(x)=1,由因子分解定理知T=x(n)是 的充分统计量。,p(x1;)p(xn;)=,0,其它,(1/)n,0minximaxxi,由于诸xi0,所以我们可将上式改写为,p(x1;)p(xn;)=(1/)nI,x(n),
2、练习:设x1,x2,xn 是来自泊松分布 P()的一个样本,证明,是充分统计量。,取T(x)=xi,h(x)=,P(X=x)=T(x)e-nh(x),由因子分解定理,T(x)=xi 是的充分统计量。,则上式可改写为,6.1 点估计的几种方法6.2 点估计的评价标准6.5 区间估计,第六章 参数估计,点估计的几种方法,替换原理和矩法估计,替换原理是指用样本矩及其函数去替换相应的总体矩及其函数,譬如:用样本均值估计总体均值E(X),即;用样本方差估计总体方差Var(X),即用样本的 p 分位数估计总体的 p 分位数.,矩法估计的基本思想:,用样本矩,代替母体矩,即,从中解出.,例5 x1,x2,x
3、n是来自(a,b)上的均匀分布U(a,b)的样本,a与b均是未知参数,这里k=2,由于 不难推出 由此即可得到a,b的矩估计:,解:,练习,极大似然估计的关键点,X1,X2,Xn出现的可能性:,(1)离散场合:,(2)连续场合:,称以上 L 的为似然函数。,例6 求泊松分布中参数l的最大似然估计.解 已知总体x的概率函数为,泊松分布(续),例7:指数分布,已知,x1,x2,.,xn为x的一组样本观察值,求q的最大似然估计.,解 似然函数,解 似然函数为,对数似然函数为,练习:设X1,X2,Xn是取自总体X的一个样本,求 的最大似然估计值.,其中 0,求导并令其为0,=0,从中解得,即为 的最大
4、似然估计值.,对数似然函数为,1、相合性(大样本的角度)2、无偏性(从期望的角度)3、有效性(从方差的角度)4、均方误差准则(角度),点估计的评价标准,解 似然函数 要使L()达到最大,即1/n尽可能大,所以的取值应尽可能小,但不能小于X(n),由此给出的极大似然估计:,例8 设 x1,x2,xn 是来自均匀总体U(0,)的样本,证明 的极大似然估计是相合估计。,由次序统计量的分布,我们知道 x(n)的分布密度函数为 p(y)=nyn-1/n,y,故有,故X(n)是 的相合估计。,例9 对均匀总体U(0,),由 的极大似然估计得到的无偏估计是,它的均方误差 现我们考虑的形如 的估计,其均方差为
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